统一集体通信库UCC: 高性能计算和AI/ML工作负载的集体通信解决方案

ucc

UCC简介

统一集体通信库(Unified Collective Communication, UCC)是一个为高性能计算(HPC)、人工智能/机器学习(AI/ML)以及I/O工作负载设计的集体通信API和库。UCC旨在提供灵活、完整且功能丰富的集体通信操作，以适应当前和未来的各种编程模型和运行时环境。

UCC的设计目标

UCC的主要设计目标包括:

为HPC、AI/ML和I/O工作负载提供高度可扩展和高性能的集体操作
支持各种编程模型的非阻塞集体操作
灵活的资源分配模型
支持松散的排序模型
灵活的同步模型
支持重复性集体操作(一次初始化，多次调用)
将硬件集体操作作为一等公民

这些设计目标使UCC能够适应各种高性能计算和机器学习应用场景，提供出色的性能和灵活性。

UCC的组件架构

UCC采用模块化的组件架构，以支持不同的通信后端和硬件加速。其主要组件包括:

Core: UCC的核心组件，负责管理其他组件和提供统一的API
TL (Transport Layer): 负责底层通信的传输层，支持多种网络和通信协议
CL (Collective Layer): 实现各种集体通信算法的集体层
MC (Memory Copy): 负责高效内存拷贝的组件
Services: 提供各种辅助服务，如进程间通信、同步等

这种模块化架构使UCC能够灵活地适应不同的硬件环境和通信需求。

UCC支持的传输和硬件加速

UCC支持多种传输协议和硬件加速技术，包括:

UCX/UCP
- InfiniBand
- ROCE (RDMA over Converged Ethernet)
- Cray Gemini 和 Aries
- 共享内存
SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol)
CUDA
NCCL (NVIDIA Collective Communications Library)
RCCL (ROCm Communication Collectives Library)

这些支持使UCC能够在各种硬件平台上实现高性能的集体通信。

UCC与开源生态系统的集成

UCC与多个开源项目和框架紧密集成，为用户提供全面的解决方案:

Open MPI: UCC可以作为Open MPI的后端集体通信库使用，提高MPI程序的性能。
OpenSHMEM: UCC支持OpenSHMEM程序，为PGAS (Partitioned Global Address Space)编程模型提供高效的集体操作。
深度学习框架: 虽然文档中没有直接提到，但UCC的设计目标包括支持AI/ML工作负载，这意味着它可能与PyTorch等深度学习框架集成。

使用UCC

要使用UCC，通常需要以下步骤:

编译并安装UCX (Unified Communication X)
编译并安装UCC
如果需要与MPI集成，则编译支持UCC的Open MPI

编译UCX

git clone https://github.com/openucx/ucx
cd ucx
./autogen.sh
./configure --prefix=<ucx-install-path>
make -j install

编译UCC

git clone https://github.com/openucx/ucc
cd ucc
./autogen.sh
./configure --prefix=<ucc-install-path> --with-ucx=<ucx-install-path>
make -j install

编译支持UCC的Open MPI

git clone https://github.com/open-mpi/ompi
cd ompi
./autogen.pl
./configure --prefix=<ompi-install-path> --with-ucx=<ucx-install-path> --with-ucc=<ucc-install-path>
make -j install

运行使用UCC的MPI程序

mpirun -np 2 --mca coll_ucc_enable 1 --mca coll_ucc_priority 100 ./my_mpi_app

运行使用UCC的OpenSHMEM程序

mpirun -np 2 --mca scoll_ucc_enable 1 --mca scoll_ucc_priority 100 ./my_openshmem_app

UCC的优势和应用场景

高性能计算: UCC为大规模并行计算提供高效的集体通信操作，适用于各种科学计算和工程模拟应用。
人工智能和机器学习: 在分布式深度学习训练中，UCC可以加速模型参数的同步和更新过程。
大规模数据分析: UCC可以提高大数据处理框架中的数据聚合和分发效率。
高性能I/O: UCC支持高效的I/O集体操作，有助于提高并行文件系统的性能。
异构计算: 通过支持CUDA和HIP，UCC能够在GPU集群上实现高效的集体通信。

UCC的未来发展

作为一个活跃的开源项目，UCC正在不断发展和改进。未来可能的发展方向包括:

支持更多的硬件加速器和新兴的网络技术
进一步优化针对AI/ML工作负载的性能
增强与各种编程模型和运行时环境的集成
改进自适应算法，以更好地适应不同的通信模式和硬件环境

结论

统一集体通信库UCC为高性能计算、人工智能/机器学习以及大规模数据处理提供了一个强大、灵活且高效的集体通信解决方案。通过其模块化设计、广泛的硬件支持以及与开源生态系统的紧密集成，UCC正在成为推动下一代高性能并行应用发展的重要工具。

无论是在传统的HPC领域，还是在快速发展的AI/ML领域，UCC都有潜力显著提高应用程序的性能和可扩展性。随着并行计算和分布式系统在各个领域的广泛应用，UCC的重要性将继续增长，为研究人员、开发者和工程师提供强大的工具来应对未来的计算挑战。